加州居民收入与通勤行为分析数据集CaliforniaResidentsIncomeandCommuteBehaviorDataset-emmanuelarcher
数据来源：互联网公开数据
标签：人口统计, 收入分析, 通勤行为, 加州, 社会经济, 数据分析, 机器学习, 统计建模
数据概述：
该数据集包含来自美国人口普查局（U.S. Census Bureau）的公开数据，记录了加州居民的个人收入、通勤时间、工作时长等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但可能基于年度或多年普查数据，可视为历史数据。
地理范围：数据覆盖加州地区。
数据维度：包括年龄、通勤时间（分钟）、拼车人数、过去一年每周工作时长（小时）和总收入（美元）等关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为“ACS CA Individual - ca_person.csv”，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于美国人口普查局，经过整理和清洗，去除了部分缺失值。
该数据集适合用于社会经济研究、收入不平等分析、交通规划等领域的数据分析。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于社会经济学、人口学、交通运输学等领域的学术研究，例如分析收入与通勤时间的关系，研究拼车对收入的影响等。
行业应用：可以为城市规划、交通管理、市场调研等行业提供数据支持，例如用于分析通勤模式，制定交通政策，评估不同收入群体的生活成本。
决策支持：支持政府部门和企业进行决策，例如制定税收政策、优化交通基础设施建设、进行市场细分等。
教育和培训：作为社会统计学、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解加州居民的社会经济状况。
此数据集特别适合用于探索收入与通勤、工作时长之间的关联，以及不同人口群体的收入差异，帮助用户实现对加州居民生活状况的深入了解。
